Implementando Árboles de Decisión en PHP para Tareas de Clasificación

Los árboles de decisión son algoritmos de aprendizaje supervisado que se utilizan para la clasificación y la regresión. En esencia, crean una estructura de árbol donde cada nodo interno representa una "prueba" sobre un atributo, cada rama representa el resultado de esa prueba y cada nodo hoja representa una decisión o una clasificación. Si bien PHP no es el lenguaje más común para el machine learning, es posible implementar estos algoritmos para tareas más pequeñas o específicas. Este artículo mostrará cómo construir un árbol de decisión básico para la clasificación en PHP.

<?php

class DecisionTreeNode {
    public $attribute;
    public $children = [];
    public $result;

    public function __construct($attribute = null, $result = null) {
        $this->attribute = $attribute;
        $this->result = $result;
    }

    public function addChild($value, DecisionTreeNode $node) {
        $this->children[$value] = $node;
    }
}

function buildDecisionTree(array $data, array $attributes, $targetAttribute) {
    // Si no hay más datos, devolver la clase más común
    if (empty($data)) {
        return new DecisionTreeNode(null, getMostCommonClass([])); // Función auxiliar
    }

    // Si no hay más atributos, devolver la clase más común
    if (empty($attributes)) {
        return new DecisionTreeNode(null, getMostCommonClass(array_column($data, $targetAttribute))); // Función auxiliar
    }

    // 1. Seleccionar el mejor atributo para dividir (ej: usando ganancia de información)
    $bestAttribute = selectBestAttribute($data, $attributes, $targetAttribute); // Función auxiliar

    // 2. Crear el nodo raíz del árbol
    $rootNode = new DecisionTreeNode($bestAttribute);

    // 3. Para cada valor posible del mejor atributo...
    $values = array_unique(array_column($data, $bestAttribute));
    foreach ($values as $value) {
        // 4. Filtrar los datos donde el atributo es igual al valor actual
        $subset = array_filter($data, function($row) use ($bestAttribute, $value) {
            return $row[$bestAttribute] == $value;
        });

        $subset = array_values($subset); // Reindexar el array

        // 5. Remover el atributo del conjunto de atributos restantes
        $remainingAttributes = array_diff($attributes, [$bestAttribute]);

        // 6. Construir recursivamente el subárbol
        $childNode = buildDecisionTree($subset, $remainingAttributes, $targetAttribute);

        // 7. Agregar el subárbol como hijo del nodo raíz
        $rootNode->addChild($value, $childNode);
    }

    return $rootNode;
}

// Funciones auxiliares: selectBestAttribute, getMostCommonClass, etc., deben implementarse según la lógica de tu problema.
// Ejemplo:
function getMostCommonClass(array $classes) {
    if (empty($classes)) return null;
    $counts = array_count_values($classes);
    return array_search(max($counts), $counts);
}

// Ejemplo de uso (requiere implementación de selectBestAttribute, etc.)
/*
$data = [
    ['weather' => 'sunny', 'temperature' => 'hot', 'humidity' => 'high', 'wind' => 'weak', 'play' => 'no'],
    ['weather' => 'sunny', 'temperature' => 'hot', 'humidity' => 'high', 'wind' => 'strong', 'play' => 'no'],
    ['weather' => 'overcast', 'temperature' => 'hot', 'humidity' => 'high', 'wind' => 'weak', 'play' => 'yes'],
    ['weather' => 'rain', 'temperature' => 'mild', 'humidity' => 'high', 'wind' => 'weak', 'play' => 'yes'],
    ['weather' => 'rain', 'temperature' => 'cool', 'humidity' => 'normal', 'wind' => 'weak', 'play' => 'yes'],
];

$attributes = ['weather', 'temperature', 'humidity', 'wind'];
$targetAttribute = 'play';

$tree = buildDecisionTree($data, $attributes, $targetAttribute);

// Para clasificar una nueva instancia, se recorre el árbol según los valores de sus atributos.
*/

?>
    

El código anterior proporciona una estructura básica para construir un árbol de decisión. La clase `DecisionTreeNode` representa un nodo en el árbol. La función `buildDecisionTree` construye recursivamente el árbol, seleccionando el mejor atributo en cada paso y creando subárboles para cada valor posible de ese atributo. Es crucial implementar correctamente las funciones auxiliares como `selectBestAttribute` (que determinaría el atributo más relevante para la división, normalmente usando ganancia de información o índice Gini) y `getMostCommonClass` que devuelve la clase más frecuente en un conjunto de datos.

Este es un ejemplo rudimentario, la eficiencia puede mejorar significativamente con técnicas de poda y optimización del algoritmo de selección de atributos. La clasificación de nuevas instancias implicaría recorrer el árbol desde la raíz, siguiendo las ramas correspondientes a los valores de los atributos de la instancia hasta llegar a un nodo hoja, cuyo valor representa la clasificación predicha.